AI가 참가자의 감정까지 읽는 인터뷰 솔루션 Mira
AI 기반 리서치 플랫폼 Mira는 연구 설계부터 참가자 모집, 인터뷰 진행까지 전 과정 자동화
실시간 얼굴 코딩(Facial Coding), 음성 감정 AI(Voice Emotion AI), 시선 추적(Eye Tracking)으로 참가자의 말과 감정을 동시에 포착
100M+ 패널, 120개국 글로벌 모집 및 70개 이상 언어 지원으로 광범위한 데이터 수집 가능
17개 특허 보유 및 유니레버, 네슬레 등 150개 이상 브랜드가 신뢰하는 AI 리서치 솔루션
AI 기반 인터뷰 자동화 메커니즘
Mira 플랫폼은 AI 연구원(AI Researcher) 역할을 수행하며 연구 설계부터 실행까지 자동화함.
동적 인터뷰(Dynamic Interviews): 참가자 반응에 따라 지능적인 후속 질문(Intelligent Probing)을 생성하여 심층적인 정보 추출
글로벌 리크루팅(Global Recruitment): 1억 명 이상의 패널과 120개국 네트워크를 활용하여 신속하고 광범위한 참가자 모집 지원
자동화된 인사이트 도출: 수집된 정성적 데이터(Qualitative Data)를 분석하여 주요 테마(Themes)와 인사이트(Insights)를 자동으로 생성하고 리서치 보고서(Research Reports)를 자동 생성함.
이러한 자동화는 리서치 주기 단축(Research Cycle Acceleration)과 운영 비용 절감(Operational Cost Reduction)에 기여함.
다중 모달 감정 분석 기술
Mira는 참가자의 감정을 다각적으로 포착하기 위해 다중 모달 분석(Multimodal Analysis) 기술을 활용함.
실시간 얼굴 코딩(Real-time Facial Coding): 안면 근육 움직임을 분석하여 표정 변화를 감지하고 감정 상태 추론
음성 감정 AI(Voice Emotion AI): 목소리의 톤, 속도, 억양 등 음향 특징(Acoustic Features)을 분석하여 감정 상태 파악
웹캠 시선 추적(Webcam Eye Tracking): 시선 이동 경로와 응시 패턴을 분석하여 관심도 및 인지 부하(Cognitive Load) 등 추론
이러한 기술들은 언어적 표현을 넘어선 비언어적 신호(Non-verbal Cues)를 포착하여 리서치의 깊이와 신뢰도를 높이는 데 기여함.
기존 리서치 방식과의 비교
기존 리서치 방식은 시간과 비용이 많이 소요되며, 참가자의 말만 기록하는 한계가 있었음.
시간 및 비용 효율성: Mira는 AI 자동화를 통해 리서치 주기(Research Cycle)를 획기적으로 단축하고, 글로벌 모집 및 분석 비용을 절감함.
데이터 깊이: 기존 방식은 주로 참가자의 발언 내용에 집중했으나, Mira는 비언어적 신호(Non-verbal Signals)까지 분석하여 더 풍부하고 정확한 인사이트 제공
확장성: 70개 이상 언어 지원과 120개국 모집 능력은 기존 방식으로는 달성하기 어려운 글로벌 규모의 리서치(Global-Scale Research)를 가능하게 함.
결과적으로 Mira는 정량적 데이터(Quantitative Data)와 정성적 데이터(Qualitative Data)의 결합을 넘어, 감정 데이터까지 통합하여 종합적인 사용자 이해(Holistic User Understanding)를 제공함.
![[Mira] AI moderated interviews that read how people feel](https://static.devday.kr/thumbnails-w1200/ph-1183892-4623e600.webp)
